Dynamic Modelling for Reliability Analysis of Power Supply Systems in a Large European Hospital by Petri Nets, Fuzzy Inference System, Stochastic or Markov Chains

Abstract

The hospital's electricity supply infrastructure, to function correctly, needs to be appropriately maintained to ensure its reliability to achieve maximum availability. The main achievement of this research is the use of Petri Nets (PN) to determine the most critical and sensitive tools in assets. The use Fuzzy Inference System (FIS) can analyze and determine the percentage of reliability, availability in assets, and stochastic versus fuzzy, to investigate assets carefully without "Historical Data Maintenance". It can support the electric power system's operation and maintenance by taking a case study in a large Hospital in Europe. This study aims to identify and analyze possible system failures and propose solutions to improve the reliability and maintenance of operations to maximize the electric power system's availability and reliability. It is necessary to develop a maintenance diagnosis and planning methodology for evaluating several components of the energy supply system. We use dynamic modelling based on the Petri Nets System Block Diagram to analyze and simulate discrete system events and visualize their operating processes and functions. Based on the research results obtained, we propose a new design for the electric power system to increase its reliability. It can contribute to an idea or design that is more reliable and available for the asset being studied and uses that method for other assets in the future.

A infraestrutura de fornecimento de energia elétrica de um hospital, para funcionar corretamente, precisa ser mantida adequadamente para garantir a sua fiabilidade e conseguir a sua máxima disponibilidade. A vertente mais relevante de inovação da presente tese relaciona-se com o uso de Redes de Petri (PN – Petri Nets) para identificar os módulos mais críticos e sensíveis em ativos físicos. O Sistema de Inferência Fuzzy (FIS - Fuzzy Inference System) permite analisar e determinar a fiabilidade e disponibilidade de ativos físicos, na vertente estocástica e Fuzzy, permitindo estudar em detalhe ativos mesmo sem "Dados Históricos de Manutenção", tendo como caso de estudo um grande Hospital na Europa. Esta tese tem como objetivo identificar e analisar possíveis falhas do sistema elétrico e propor soluções para melhorar a fiabilidade e manutenção das operações para maximizar a disponibilidade e fiabilidade do sistema elétrico de potência. Foi desenvolvida uma metodologia de diagnóstico e planeamento de manutenção para avaliação de diversos componentes do sistema de fornecimento de energia elétrica. Foi usada modelação dinâmica baseada na Rede de Petri do Diagrama de Blocos do Sistema, para analisar e simular eventos discretos do sistema e visualizar os seus processos operacionais e funcionais. Com base nos resultados da investigação foi proposto um novo projeto para o sistema elétrico de potência, visando aumentar a sua fiabilidade. Em última instância, visa contribuir para uma ideia de projeto mais fiável e com maior disponibilidade do ativo em estudo, bem como, no futuro, permitir usar o mesmo método para outros ativos.